thesis

Sur des modeles capacitaires en theorie de la decision

Defense date:

Jan. 1, 1997

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Institution:

Paris 6

Disciplines:

Directors:

Abstract EN:

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Abstract FR:

La compatibilite de preferences dans l'incertain modelisees par la theorie de l'utilite esperee de choquet et de preferences dans le risque imprecis (ir, un cas particulier d'incertain caracterise par l'existence de probabilites superieures et inferieures objectives) modelisees par la theorie de l'utilite lineaire (eu) implique que la capacite de choquet des evenements imprecisement probabilises coincide avec une combinaison lineaire fixe de leurs probabilites superieure et inferieure. On en deduit des conditions d'existence de probabilites superieure et inferieure subjectives sur tous les evenements. Dans la theorie cumulative des perspectives (cpt), information disponible et attitude psychologique face a l'ambiguite determinent les valeurs subjectives que le decideur accorde aux evenements, a l'aide de l'une ou l'autre de deux capacites selon la perspective de gains ou de pertes. Mais il n'est evident ni d'interpreter ces capacites ni de prevoir leurs liens. On eclaire ces questions en etudiant la compatibilite de cpt et du modele d'eu generalisee de jaffray. On obtient aussi des moyens de tester l'existence d'une situation d'ir subjective. On etudie des proprietes des cocapacites convexes et -monotones dans un espace polonais afin de justifier la representation de certaines situations d'ir par de telles probabilites inferieures. On modelise la decision dans l'ir et on montre que la theorie de l'eu se generalise a ce cas. Dans l'ir, l'information est compatible avec une famille de probabilites caracterisable par son enveloppe inferieure. L'etude de telles enveloppes dans un espace polonais, et de leur representation par une mesure, permet la justification axiomatique de criteres de decision bases sur la theorie de l'eu. On obtient des conditions necessaires et suffisantes permettant de definir precisement les situations d'ir ainsi modelisables. C'est le cas quand la probabilite inferieure est convexe, de norme de composition finie.